AI com papel fundamental no Diagnóstico precoce e novos tratamentos de Alzheimer

É por isso que a pesquisa publicada recentemente na revista Radiology é uma boa notícia, porque levanta a possibilidade de que podemos recorrer à inteligência artificial para detectar, com um avanço de mais de 6 anos, os primeiros (e até agora, praticamente indetectáveis) sinais do início da doença.

Alterações na glicose cerebral quase indetectáveis ​​(para nós)

Ao fornecer 2.100 tomografias de emissão de pósitrons de 1.002 pacientes diferentes, os investigadores conseguiram treinar um algoritmo de aprendizagem profunda para detectar pequenas alterações na metabolização da glicose no cérebro. De acordo com Jae Ho Sohn, co-autor do estudo, “as diferenças no padrão de captação de glicose no cérebro são muito subtis e difusas”. […] As pessoas são boas em encontrar biomarcadores específicos, mas as mudanças metabólicas representam um processo mais global e subtil “.

Após ter treinado o algoritmo em 90% do conjunto de dados acima mencionado (da Iniciativa de Neuroimagem da Doença de Alzheimer), a eficácia foi testada com os 10% restantes e, posteriormente, com um novo conjunto de tomografias correspondendo a 40 pacientes que nunca haviam sido estudados. O algoritmo mostrou 100% de eficácia para detectar a doença em média mais de seis anos antes do diagnóstico definitivo.

Estes investigadores estão cientes de que este é um pequeno estudo que exigirá, a partir de agora, um novo estudo prospectivo mais amplo para demonstrar do que é capaz; mas, ao mesmo tempo, já estão a pensar no próximo passo: treinar esse algoritmo na pesquisa por padrões associados ao acumular de proteínas beta-amilóides e marcadores específicos para a doença de Alzheimer.

Na verdade, medidas já foram tomadas nessa direcção: no ano passado, cientistas da Universidade McGill do Canadá anunciaram a criação de AIDDemência (abreviação de Inteligência Artificial para o Diagnóstico da Demência), que também se baseou no estudo de tomografias, mas destinada neste caso à análise das alterações na presença de amiloide, este projecto foi capaz de identificar quem desenvolveria a doença de Alzheimer no próximos dois anos com uma precisão de 84%; um sucesso mais discreto do que o alcançado agora quando se estuda a glicose.

Inteligência artificial para estudar a relação entre o mal de Alzheimer e o genoma

No entanto, a detecção precoce não é a única preocupação dos especialistas neste campo. Será de pouca utilidade detectar casos se novos tratamentos não surgirem, cada vez mais eficazes. E, infelizmente, tem havido algumas falhas neste campo nos últimos tempos: O verubecestate da Merck (um inibidor do “gene BACE-1”), ou solanezumab da Eli Lilly, foram tratamentos promissores que tiveram que ser retirados devido a falhas nos estágios finais do teste.

Segundo Winston Hide, uma das principais bioinformáticas do mundo, a reprodutibilidade dos dados e a capacidade de identificar a contribuição específica de certos genes no aparecimento da doença são alguns dos principais problemas enfrentados pelos investigadores. “É aí que a IA entra em jogo, graças à sua capacidade de integrar massivamente os dados genômicos para identificar as vias mais relevantes“, como explica Antonio Ruiz, pesquisador do Instituto de Descoberta de Materiais

No ano passado, o serviço Watson Health da IBM conseguiu, graças à inteligência artificial,identificar cinco novos genes envolvidos no aparecimento da Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA), que nunca antes haviam sido associados a essa doença. Conseguir algo comparável no campo da doença de Alzheimer seria um passo fundamental na pesquisa de novos tratamentos.